سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تخمین علّی بدون سوگیری در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته پربعد با نتایج دودویی (Debiased Causal Estimation in High-Dimensional Generalized Linear Models with Binary Outcomes)

کتاب تخمین علّی بدون سوگیری در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته پربعد با نتایج دودویی (Debiased Causal Estimation in High-Dimensional Generalized Linear Models with Binary Outcomes)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب تخمین علّی بدون سوگیری در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته پربعد با نتایج دودویی (Debiased Causal Estimation in High-Dimensional Generalized Linear Models with Binary Outcomes)

موضوع کلی: استنتاج علّی (Causal Inference)

موضوع میانی: مدل‌سازی علّی در داده‌های پربعد (Causal Modeling in High-Dimensional Data)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی استنتاج علّی: مقدمه و مفاهیم کلیدی
  • 2. معرفی علّیت و تفاوت آن با همبستگی
  • 3. متغیرهای مداخله‌گر (Confounders) و اهمیت کنترل آن‌ها
  • 4. معرفی نتایج بالقوه (Potential Outcomes)
  • 5. تابع درمان (Treatment Effect) و انواع آن: ATE, ATT, ATC
  • 6. آشنایی با نمودارهای علّی (Directed Acyclic Graphs - DAGs)
  • 7. تشخیص علّیت با استفاده از DAGs
  • 8. کنترل مداخله‌گرها: روش‌های کلاسیک
  • 9. روش‌های استانداردسازی (Standardization)
  • 10. روش‌های تطبیق (Matching)
  • 11. رگرسیون و تنظیم کوواریانس (Covariate Adjustment)
  • 12. چالش‌های داده‌های پربعد
  • 13. معرفی داده‌های پربعد و مشکلات آن‌ها
  • 14. curse of dimensionality و اثر آن بر استنتاج علّی
  • 15. اهمیت انتخاب متغیرها در داده‌های پربعد
  • 16. نویز (Noise) و اثر آن بر تخمین علّی
  • 17. مروری بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • 18. مقدمه ای بر GLMs و کاربردهای آن‌ها
  • 19. تابع پیوند (Link Function) و انتخاب آن
  • 20. مدل‌های لجستیک (Logistic Regression) و کاربرد آن در نتایج دودویی
  • 21. مدل‌های پروبیت (Probit Regression)
  • 22. تخمین پارامترها در GLMs: MLE
  • 23. مقدمه‌ای بر روش‌های Regularization
  • 24. معرفی L1 Regularization (LASSO) و L2 Regularization (Ridge)
  • 25. انتخاب پارامترهای Regularization: Cross-Validation
  • 26. Regularization در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 27. استنتاج علّی در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته پربعد
  • 28. مدل‌سازی علّی با استفاده از GLMs و داده‌های پربعد
  • 29. معرفی روش Debiasing
  • 30. اصول روش Debiased Machine Learning
  • 31. الگوریتم Debiased Lasso
  • 32. تخمین درمان در حضور داده‌های پربعد
  • 33. بررسی مقایسه‌ای روش‌های مختلف تخمین درمان
  • 34. مدل‌سازی انتخابی (Selection Bias)
  • 35. تأثیر متغیرهای تعدیل‌کننده (Effect Modifiers)
  • 36. برآورد درمان در زیرگروه‌ها
  • 37. پیاده‌سازی الگوریتم‌های Debiasing
  • 38. پیاده‌سازی Debiased Lasso
  • 39. تخمین خطاهای استاندارد
  • 40. آزمون‌های فرضیه برای درمان
  • 41. فواصل اطمینان برای تخمین درمان
  • 42. اعتبارسنجی مدل
  • 43. ارزیابی عملکرد مدل
  • 44. روش‌های Bootstrapping
  • 45. تحلیل حساسیت
  • 46. مقایسه روش‌های مختلف در داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 47. انتخاب مدل و تنظیم پارامترها
  • 48. شناسایی متغیرهای مهم (Feature Selection)
  • 49. مدل‌سازی تعاملی (Interaction Effects)
  • 50. مدل‌سازی غیرخطی
  • 51. بهبود مدل با استفاده از داده‌های بیشتر
  • 52. اثرات تعاملی متغیرها و چالش‌های آن‌ها
  • 53. درمان‌های چندمقدار (Multiple Treatments)
  • 54. نتایج چندگانه (Multiple Outcomes)
  • 55. ادغام داده‌ها از منابع مختلف
  • 56. نرم‌افزارهای مورد استفاده در استنتاج علّی
  • 57. معرفی کتابخانه‌های R برای استنتاج علّی
  • 58. معرفی کتابخانه‌های Python برای استنتاج علّی
  • 59. کتابخانه‌های دیگر و ابزارهای کاربردی
  • 60. بهترین روش‌ها و نکات کلیدی در استنتاج علّی
  • 61. محدودیت‌های روش‌های مبتنی بر Debiasing
  • 62. بررسی فرضیات کلیدی
  • 63. چالش‌های مربوط به داده‌های گمشده
  • 64. اثرات خارج از توزیع (Out-of-Distribution Effects)
  • 65. معرفی تکنیک‌های پیشرفته‌تر: Double/Debiased Machine Learning (DML)
  • 66. DML برای تخمین درمان
  • 67. DML و انتخاب مدل
  • 68. DML و تخمین خطاهای استاندارد
  • 69. DML و مدل‌های غیرخطی
  • 70. بررسی تئوری DML
  • 71. DML و داده‌های پیچیده
  • 72. روش‌های مبتنی بر درخت (Tree-Based Methods)
  • 73. معرفی روش‌های درختی و جنگل‌های تصادفی
  • 74. استنتاج علّی با استفاده از درخت‌های درمانی (Causal Trees)
  • 75. جنگل‌های درمانی (Causal Forests)
  • 76. روش‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 77. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی در استنتاج علّی
  • 78. کاربرد یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری علّی
  • 79. مقایسه روش‌های مختلف: مزایا و معایب
  • 80. انتخاب روش مناسب برای داده‌های مختلف
  • 81. طراحی مطالعات علّی
  • 82. مباحث پیشرفته: استنتاج علّی در زمان
  • 83. استنتاج علّی و داده‌های سری زمانی
  • 84. استنتاج علّی و داده‌های پانل (Panel Data)
  • 85. مباحث پیشرفته: مدل‌های پویا
  • 86. بررسی دقیق تر فرضیات علّی
  • 87. تأثیر خطای اندازه‌گیری بر نتایج
  • 88. بررسی داده‌های واقعی و مطالعات موردی
  • 89. مثال‌های کاربردی از حوزه‌های مختلف
  • 90. کاربردها در علوم پزشکی
  • 91. کاربردها در اقتصاد
  • 92. کاربردها در بازاریابی
  • 93. اخلاقیات در استنتاج علّی
  • 94. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 95. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های علّی
  • 96. آینده استنتاج علّی
  • 97. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده
  • 98. نقش هوش مصنوعی در استنتاج علّی
  • 99. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 100. منابع و مراجع

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.